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Deepfake-Eval-2024: A Multi-Modal In-the-Wild Benchmark of Deepfakes Circulated in 2024
Created by
Haebom
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저자
Nuria Alina Chandra, Ryan Murtfeldt, Lin Qiu, Arnab Karmakar, Hannah Lee, Emmanuel Tanumihardja, Kevin Farhat, Ben Caffee, Sejin Paik, Changyeon Lee, Jongwook Choi, Aerin Kim, Oren Etzioni
개요
본 논문은 기존의 학술용 데이터셋이 현실 세계의 딥페이크를 제대로 반영하지 못한다는 점을 지적하며, 2024년 소셜 미디어와 딥페이크 탐지 플랫폼에서 수집된 새로운 딥페이크 탐지 벤치마크인 Deepfake-Eval-2024를 제시합니다. Deepfake-Eval-2024는 45시간 분량의 비디오, 56.5시간 분량의 오디오, 1,975장의 이미지로 구성되며, 최신 조작 기술을 포함하고 88개 웹사이트, 52개 언어의 다양한 미디어 콘텐츠를 담고 있습니다. 논문은 기존 벤치마크 대비 Deepfake-Eval-2024에서 오픈소스 최첨단 딥페이크 탐지 모델의 성능이 비디오 50%, 오디오 48%, 이미지 45% 하락함을 보여줍니다. 상업용 딥페이크 탐지 모델과 Deepfake-Eval-2024로 미세 조정된 모델은 오픈소스 모델보다 성능이 우수하지만, 딥페이크 포렌식 전문가의 정확도에는 미치지 못한다는 점도 밝힙니다. 데이터셋은 https://github.com/nuriachandra/Deepfake-Eval-2024 에서 이용 가능합니다.